Predicción de la hidrología en la cuenca del río Cancusane hasta su almacenamiento en la represa “El Frayle” hasta el año 2050

• Autor: Torreblanca Gonzales, Luis Alonzo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/11816
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12773/11816
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: SWAT; MOCGs; predicción hidrológica; cuenca; proyecciones futuras; reducción de escala estadística; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

Este estudio tiene como objetivo la predicción hidrológica de la cuenca del río Cancusane hasta su almacenamiento en la represa “El FRAYLE” (2020 - 2050). Para poder determinar las proyecciones futuras de los caudales que circularán por la estación de control de la represa El FRAYLE, se utilizó el modelo hidrológico semi distribuido SWAT (Soil and Water Assessment Tool) en la extensión ArcSWAT del software ArcGIS, para lo cual se realizó una crítica de los datos climatológico necesarios para la simulación de este modelo, por medio del método del vector Regional, teniendo como año de inicio del modelo 1981 y final 2015 en su primera corrida. Posteriormente el modelo fue calibrado desde el mismo año de inicio, 1981, hasta el año 2015, obteniendo valores de 0.92 en el indicador de ajuste r, 0.84 en el indicador de ajuste R2, 0.95 en el indicador de ajuste D, 0.83 en el indicador de ajuste NSE, 0.41 en el indicador de ajuste RSR y -5.8 en el indicador de ajuste PBIAS; con el modelo ya calibrado se procedió a validar su carácter predictivo en los años 2016, 2017 y 2018. Los caudales generados fueron nuevamente comparados con los caudales obtenidos de la estación de control de la represa El FRAYLE. Seguidamente, para poder determinar la climatología futura de los años (2020-2050) se tomaron en cuenta siete modelos de circulación general MCGs, los cuales fueron reducidos estadísticamente de escala por medio del modelo SDSM